new chart - price deviation
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ce336e9744
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<a class="collapse-item" href="{% url 'monerojnet:powerlaw' %}">Power Law</a>
|
||||||
<a class="collapse-item" href="{% url 'monerojnet:thermocap' %}">Thermocap Multiple</a>
|
<a class="collapse-item" href="{% url 'monerojnet:thermocap' %}">Thermocap Multiple</a>
|
||||||
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|
<a class="collapse-item" href="{% url 'monerojnet:sharpe' %}">Sharpe Ratio</a>
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<h6 class="m-0 text-light">Price Deviation from 6 Months Average</h6>
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Not financial advice.
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For information about the chart, click the button >
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<i class="fa fa-info-circle fa-2x "></i>
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<h5 class="modal-title" id="Modal">Help about the chart</h5>
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<button type="button" class="close" data-dismiss="modal" aria-label="Cancelar">
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<span aria-hidden="true">×</span>
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This chart shows the average deviation percentage from the 180 days simple average and also the total deviation in dollars.<br>
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<div class="modal-footer">
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<button type="button" class="btn btn-secondary" data-dismiss="modal">Close</button>
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|
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|
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|
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||||||
|
|
||||||
|
function findBootstrapEnvironment() {
|
||||||
|
let envs = ['xs', 'sm', 'md', 'lg', 'xl'];
|
||||||
|
|
||||||
|
let el = document.createElement('div');
|
||||||
|
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|
||||||
|
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||||||
|
let curEnv = envs.shift();
|
||||||
|
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||||||
|
for (let env of envs.reverse()) {
|
||||||
|
el.classList.add(`d-${env}-none`);
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||||||
|
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||||||
|
if (window.getComputedStyle(el).display === 'none') {
|
||||||
|
curEnv = env;
|
||||||
|
break;
|
||||||
|
}
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
document.body.removeChild(el);
|
||||||
|
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|
||||||
|
|
||||||
|
}
|
||||||
|
env_size = findBootstrapEnvironment();
|
||||||
|
if (env_size == "xs") {
|
||||||
|
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|
||||||
|
Plotly.newPlot('graph', data_mobile, layout_mobile, {responsive: true, modeBarButtonsToRemove: ['toImage', 'hoverCompareCartesian', 'hoverClosest2d', 'toggleSpikelines', 'lasso2d', 'select2d', 'hoverClosestCartesian'], displaylogo: false});
|
||||||
|
}
|
||||||
|
else {
|
||||||
|
document.getElementById("graph1").style.height="700px";
|
||||||
|
Plotly.newPlot('graph', data, layout, {responsive: true, modeBarButtonsToRemove: ['toImage', 'hoverCompareCartesian', 'hoverClosest2d', 'toggleSpikelines', 'lasso2d', 'select2d', 'hoverClosestCartesian'], displaylogo: false});
|
||||||
|
}
|
||||||
|
</script>
|
||||||
|
|
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{% endblock %}
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359
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359
monerojnet/templates/monerojnet/deviation_tx.html
Normal file
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@ -0,0 +1,359 @@
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{% extends 'monerojnet/base.html' %}
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|
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||||||
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<!-- Begin Page Content -->
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<h6 class="m-0 text-light">Price Deviation from 6 Months Average</h6>
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|
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onclick="$('#graph1').toggleClass('fullscreen');window.dispatchEvent(new Event('resize'));">
|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
</div>
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|
<br>
|
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|
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|
</div>
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<!-- Content Row -->
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<div class="col-xl-11 col-md-6 mb-4">
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<div class="alert alert-dark" role="alert">
|
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|
Not financial advice.
|
||||||
|
For information about the chart, click the button >
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</div>
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</div>
|
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<div class="col-xl-1">
|
||||||
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<button type="button" class="btn btn-dark btn-block" data-toggle="modal" href="#"
|
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data-target="#id_Modal">
|
||||||
|
<div class="col-auto">
|
||||||
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<i class="fa fa-info-circle fa-2x "></i>
|
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</div>
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|
</button>
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|
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</div>
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|
</div>
|
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|
<!-- /.container-fluid -->
|
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|
</div>
|
||||||
|
<!-- End of Main Content -->
|
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|
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|
</div>
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|
<!-- End of Content Wrapper -->
|
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|
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|
<!-- Modal -->
|
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<div class="modal fade" id="id_Modal" tabindex="-1" role="dialog" aria-labelledby="Modal" aria-hidden="true">
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<div class="modal-content">
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||||||
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<div class="modal-header">
|
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<h5 class="modal-title" id="Modal">Help about the chart</h5>
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<button type="button" class="close" data-dismiss="modal" aria-label="Cancelar">
|
||||||
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<span aria-hidden="true">×</span>
|
||||||
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</button>
|
||||||
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</div>
|
||||||
|
<div class="modal-body">
|
||||||
|
This chart shows the average deviation percentage from the 180 days simple average and also the total deviation in dollars.<br>
|
||||||
|
</div>
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|
<div class="modal-footer">
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||||||
|
<button type="button" class="btn btn-secondary" data-dismiss="modal">Close</button>
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</div>
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</div>
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|
</div>
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|
<!-- Fim do Modal -->
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|
<!-- Page level plugins -->
|
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|
<script>
|
||||||
|
var data3 = {
|
||||||
|
type: "scatter",
|
||||||
|
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|
||||||
|
name: 'Deviation (Dollars)',
|
||||||
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|
||||||
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|
||||||
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line: {
|
||||||
|
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|
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,width: 2
|
||||||
|
},
|
||||||
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|
||||||
|
};
|
||||||
|
|
||||||
|
var data3_mobile = {
|
||||||
|
type: "scatter",
|
||||||
|
mode: "lines",
|
||||||
|
name: 'Deviation (Dollars)',
|
||||||
|
x: {{ dates|safe }},
|
||||||
|
y: {{ deviation_price|safe }},
|
||||||
|
line: {
|
||||||
|
color: '#33ff66'
|
||||||
|
,width: 2
|
||||||
|
},
|
||||||
|
yaxis: "y2"
|
||||||
|
};
|
||||||
|
|
||||||
|
var data2 = {
|
||||||
|
type: "scatter",
|
||||||
|
mode: "lines",
|
||||||
|
name: 'Deviation (Percentage)',
|
||||||
|
x: {{ dates|safe }},
|
||||||
|
y: {{ deviation_percentage|safe }},
|
||||||
|
line: {
|
||||||
|
color: '#3366ff'
|
||||||
|
,width: 2
|
||||||
|
},
|
||||||
|
yaxis: "y2"
|
||||||
|
};
|
||||||
|
|
||||||
|
var data2_mobile = {
|
||||||
|
type: "scatter",
|
||||||
|
mode: "lines",
|
||||||
|
name: 'Deviation (Percentage)',
|
||||||
|
x: {{ dates|safe }},
|
||||||
|
y: {{ deviation_percentage|safe }},
|
||||||
|
line: {
|
||||||
|
color: '#3366ff'
|
||||||
|
,width: 2
|
||||||
|
},
|
||||||
|
yaxis: "y2"
|
||||||
|
};
|
||||||
|
|
||||||
|
var data1 = {
|
||||||
|
type: "scatter",
|
||||||
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mode: "lines",
|
||||||
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|
||||||
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x: {{ dates|safe }},
|
||||||
|
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|
||||||
|
line: {
|
||||||
|
color: '#666666'
|
||||||
|
,width: 1
|
||||||
|
}
|
||||||
|
};
|
||||||
|
|
||||||
|
var data1_mobile = {
|
||||||
|
type: "scatter",
|
||||||
|
mode: "lines",
|
||||||
|
name: 'Price',
|
||||||
|
x: {{ dates|safe }},
|
||||||
|
y: {{ pricexmr|safe }},
|
||||||
|
line: {
|
||||||
|
color: '#666666'
|
||||||
|
,width: 1
|
||||||
|
}
|
||||||
|
};
|
||||||
|
|
||||||
|
var data = [data2, data3, data1];
|
||||||
|
var data_mobile = [data2_mobile, data3_mobile, data1_mobile];
|
||||||
|
|
||||||
|
var layout = {
|
||||||
|
plot_bgcolor:"#252221",
|
||||||
|
paper_bgcolor:"#252221",
|
||||||
|
annotations: [
|
||||||
|
{
|
||||||
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xref: 'paper',
|
||||||
|
yref: 'paper',
|
||||||
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|
||||||
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xanchor: 'auto',
|
||||||
|
y: 0.80,
|
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yanchor: 'auto',
|
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text: 'Moneroj<br>https://www.moneroj.net',
|
||||||
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showarrow: false,
|
||||||
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borderwidth: 1,
|
||||||
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bordercolor: '#5f5f5f',
|
||||||
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bgcolor: '#333333',
|
||||||
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borderpad: 5,
|
||||||
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align: 'center',
|
||||||
|
font: {
|
||||||
|
color: "white",
|
||||||
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size: 12
|
||||||
|
}
|
||||||
|
}],
|
||||||
|
separators: ",.",
|
||||||
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legend: {
|
||||||
|
x: 0.02,
|
||||||
|
y: 0.98,
|
||||||
|
bgcolor: '#333333',
|
||||||
|
bordercolor: '#5f5f5f',
|
||||||
|
borderwidth: 1,
|
||||||
|
font: {
|
||||||
|
color: 'white',
|
||||||
|
size: 12
|
||||||
|
},
|
||||||
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traceorder: 'normal',
|
||||||
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xanchor: 'auto',
|
||||||
|
yanchor: 'auto'
|
||||||
|
},
|
||||||
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hoverlabel: {
|
||||||
|
namelength: -1
|
||||||
|
},
|
||||||
|
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|
||||||
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type: "log",
|
||||||
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title: {
|
||||||
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text: 'Price (USD)',
|
||||||
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font: {
|
||||||
|
size: 20,
|
||||||
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|
||||||
|
}
|
||||||
|
},
|
||||||
|
tickformat :",.2f"
|
||||||
|
,nticks: 10
|
||||||
|
,tickfont: {
|
||||||
|
color: "#ffffff"
|
||||||
|
,size: 12
|
||||||
|
}
|
||||||
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,gridcolor: "#333333"
|
||||||
|
},
|
||||||
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yaxis2: {
|
||||||
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|
||||||
|
title: {
|
||||||
|
text: 'Deviation',
|
||||||
|
font: {
|
||||||
|
size: 20,
|
||||||
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color: 'white'
|
||||||
|
}
|
||||||
|
},
|
||||||
|
tickformat :",.0f"
|
||||||
|
,nticks: 10
|
||||||
|
,tickfont: {
|
||||||
|
color: "#ffffff"
|
||||||
|
,size: 12
|
||||||
|
}
|
||||||
|
,gridcolor: "#252221"
|
||||||
|
,side: "right"
|
||||||
|
,overlaying: 'y'
|
||||||
|
},
|
||||||
|
xaxis: {
|
||||||
|
hoverformat: "%Y-%m-%d",
|
||||||
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showgrid: true,
|
||||||
|
type: 'date',
|
||||||
|
nticks: 10
|
||||||
|
,tickfont: {
|
||||||
|
color: "#dddddd"
|
||||||
|
,size: 13
|
||||||
|
}
|
||||||
|
,gridcolor: "#333333"
|
||||||
|
,range: ['2014-05-01', '2023-01-01']
|
||||||
|
,zeroline: true
|
||||||
|
},
|
||||||
|
margin: {
|
||||||
|
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|
||||||
|
r: 120,
|
||||||
|
b: 35,
|
||||||
|
t: 10,
|
||||||
|
pad: 10
|
||||||
|
}
|
||||||
|
};
|
||||||
|
|
||||||
|
var layout_mobile = {
|
||||||
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plot_bgcolor:"black",
|
||||||
|
paper_bgcolor:"black",
|
||||||
|
separators: ",.",
|
||||||
|
hoverlabel: {
|
||||||
|
namelength: -1
|
||||||
|
},
|
||||||
|
legend: {
|
||||||
|
x: 0.02,
|
||||||
|
y: 0.98,
|
||||||
|
bgcolor: '#000000',
|
||||||
|
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|
||||||
|
borderwidth: 1,
|
||||||
|
font: {
|
||||||
|
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|
||||||
|
size: 5
|
||||||
|
},
|
||||||
|
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|
||||||
|
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|
||||||
|
yanchor: 'auto'
|
||||||
|
},
|
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|
||||||
|
yaxis: {
|
||||||
|
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|
||||||
|
tickformat :",.0f"
|
||||||
|
,nticks: 10
|
||||||
|
,tickfont: {
|
||||||
|
color: "#ffffff"
|
||||||
|
,size: 7
|
||||||
|
}
|
||||||
|
,gridcolor: "#444444"
|
||||||
|
},
|
||||||
|
yaxis2: {
|
||||||
|
type: "linear",
|
||||||
|
tickformat :",.2f"
|
||||||
|
,nticks: 10
|
||||||
|
,tickfont: {
|
||||||
|
color: "white"
|
||||||
|
}
|
||||||
|
,gridcolor: "#252221"
|
||||||
|
,side: "right"
|
||||||
|
,overlaying: 'y'
|
||||||
|
},
|
||||||
|
xaxis: {
|
||||||
|
hoverformat: "%Y",
|
||||||
|
showgrid: true,
|
||||||
|
type: 'date',
|
||||||
|
nticks: 10
|
||||||
|
,tickfont: {
|
||||||
|
color: "#dddddd"
|
||||||
|
,size: 7
|
||||||
|
}
|
||||||
|
,gridcolor: "#444444"
|
||||||
|
,range: ['2014-05-01', '2023-01-01']
|
||||||
|
,zeroline: true
|
||||||
|
},
|
||||||
|
margin: {
|
||||||
|
l: 40,
|
||||||
|
r: 100,
|
||||||
|
b: 35,
|
||||||
|
t: 10,
|
||||||
|
pad: 10
|
||||||
|
}
|
||||||
|
};
|
||||||
|
|
||||||
|
function findBootstrapEnvironment() {
|
||||||
|
let envs = ['xs', 'sm', 'md', 'lg', 'xl'];
|
||||||
|
|
||||||
|
let el = document.createElement('div');
|
||||||
|
document.body.appendChild(el);
|
||||||
|
|
||||||
|
let curEnv = envs.shift();
|
||||||
|
|
||||||
|
for (let env of envs.reverse()) {
|
||||||
|
el.classList.add(`d-${env}-none`);
|
||||||
|
|
||||||
|
if (window.getComputedStyle(el).display === 'none') {
|
||||||
|
curEnv = env;
|
||||||
|
break;
|
||||||
|
}
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
document.body.removeChild(el);
|
||||||
|
return curEnv;
|
||||||
|
|
||||||
|
}
|
||||||
|
env_size = findBootstrapEnvironment();
|
||||||
|
if (env_size == "xs") {
|
||||||
|
document.getElementById("graph1").style.height="350px";
|
||||||
|
Plotly.newPlot('graph', data_mobile, layout_mobile, {responsive: true, modeBarButtonsToRemove: ['toImage', 'hoverCompareCartesian', 'hoverClosest2d', 'toggleSpikelines', 'lasso2d', 'select2d', 'hoverClosestCartesian'], displaylogo: false});
|
||||||
|
}
|
||||||
|
else {
|
||||||
|
document.getElementById("graph1").style.height="700px";
|
||||||
|
Plotly.newPlot('graph', data, layout, {responsive: true, modeBarButtonsToRemove: ['toImage', 'hoverCompareCartesian', 'hoverClosest2d', 'toggleSpikelines', 'lasso2d', 'select2d', 'hoverClosestCartesian'], displaylogo: false});
|
||||||
|
}
|
||||||
|
</script>
|
||||||
|
|
||||||
|
{% endblock %}
|
||||||
|
|
@ -284,7 +284,7 @@
|
||||||
,size: 13
|
,size: 13
|
||||||
}
|
}
|
||||||
,gridcolor: "#333333"
|
,gridcolor: "#333333"
|
||||||
,range: ['2014-04-10', '2023-01-01']
|
,range: ['2014-04-10', '2023-06-01']
|
||||||
,zeroline: true
|
,zeroline: true
|
||||||
},
|
},
|
||||||
margin: {
|
margin: {
|
||||||
|
|
@ -338,7 +338,7 @@
|
||||||
,size: 7
|
,size: 7
|
||||||
}
|
}
|
||||||
,gridcolor: "#444444"
|
,gridcolor: "#444444"
|
||||||
,range: ['2014-04-10', '2023-01-01']
|
,range: ['2014-04-10', '2023-06-01']
|
||||||
,zeroline: true
|
,zeroline: true
|
||||||
},
|
},
|
||||||
margin: {
|
margin: {
|
||||||
|
|
|
||||||
|
|
@ -80,6 +80,7 @@ urlpatterns = [
|
||||||
path('blockchainsize/', views.blockchainsize, name='blockchainsize'),
|
path('blockchainsize/', views.blockchainsize, name='blockchainsize'),
|
||||||
path('difficulty/', views.difficulty, name='difficulty'),
|
path('difficulty/', views.difficulty, name='difficulty'),
|
||||||
path('transmonth/', views.transmonth, name='transmonth'),
|
path('transmonth/', views.transmonth, name='transmonth'),
|
||||||
|
path('deviation/', views.deviation, name='deviation'),
|
||||||
|
|
||||||
# URLs to useful functions on monerojnet/views.py
|
# URLs to useful functions on monerojnet/views.py
|
||||||
# Only admins can use these
|
# Only admins can use these
|
||||||
|
|
|
||||||
|
|
@ -1,3 +1,4 @@
|
||||||
|
from ctypes import sizeof
|
||||||
from os import readlink
|
from os import readlink
|
||||||
from django.shortcuts import render
|
from django.shortcuts import render
|
||||||
from django.http import HttpResponseRedirect
|
from django.http import HttpResponseRedirect
|
||||||
|
|
@ -2514,6 +2515,127 @@ def transmonth(request):
|
||||||
context = {'transactions': transactions, 'dates': dates, 'maximum': maximum, 'now_transactions': now_transactions, 'pricexmr': pricexmr}
|
context = {'transactions': transactions, 'dates': dates, 'maximum': maximum, 'now_transactions': now_transactions, 'pricexmr': pricexmr}
|
||||||
return render(request, 'monerojnet/transmonth.html', context)
|
return render(request, 'monerojnet/transmonth.html', context)
|
||||||
|
|
||||||
|
def deviation(request):
|
||||||
|
dt = datetime.datetime.now(timezone.utc).timestamp()
|
||||||
|
symbol = 'xmr'
|
||||||
|
pricexmr = []
|
||||||
|
dates = []
|
||||||
|
|
||||||
|
coins = Coin.objects.order_by('date').filter(name=symbol)
|
||||||
|
for coin in coins:
|
||||||
|
if coin.priceusd > 0.001:
|
||||||
|
pricexmr.append(coin.priceusd)
|
||||||
|
else:
|
||||||
|
pricexmr.append(0.20)
|
||||||
|
|
||||||
|
coin.date = datetime.datetime.strftime(coin.date, '%Y-%m-%d')
|
||||||
|
dates.append(coin.date)
|
||||||
|
|
||||||
|
n = 180
|
||||||
|
median_long_price = pd.Series(pricexmr).rolling(window=n).mean().iloc[n-1:].values
|
||||||
|
m_long_price = []
|
||||||
|
for i in range(n):
|
||||||
|
m_long_price.append(0)
|
||||||
|
for item in median_long_price:
|
||||||
|
m_long_price.append(float(item))
|
||||||
|
|
||||||
|
n = 3
|
||||||
|
median_short_price = pd.Series(pricexmr).rolling(window=n).mean().iloc[n-1:].values
|
||||||
|
m_short_price = []
|
||||||
|
for i in range(n):
|
||||||
|
m_short_price.append(0)
|
||||||
|
for item in median_short_price:
|
||||||
|
m_short_price.append(float(item))
|
||||||
|
|
||||||
|
deviation_percentage = []
|
||||||
|
deviation_price = []
|
||||||
|
for count in range(0, len(m_short_price)):
|
||||||
|
if float(m_long_price[count]) < 0.001:
|
||||||
|
deviation_price.append('')
|
||||||
|
deviation_percentage.append('')
|
||||||
|
else:
|
||||||
|
deviation_price.append((float(m_short_price[count])-float(m_long_price[count]))/(1))
|
||||||
|
deviation_percentage.append(100*(float(m_short_price[count])-float(m_long_price[count]))/(float(m_long_price[count])))
|
||||||
|
|
||||||
|
dt = 'deviation.html ' + locale.format('%.2f', datetime.datetime.now(timezone.utc).timestamp() - dt, grouping=True)+' seconds'
|
||||||
|
print(dt)
|
||||||
|
context = {'deviation_percentage': deviation_percentage, 'deviation_price': deviation_price, 'dates': dates, 'pricexmr': pricexmr}
|
||||||
|
return render(request, 'monerojnet/deviation.html', context)
|
||||||
|
|
||||||
|
def deviation_tx(request):
|
||||||
|
dt = datetime.datetime.now(timezone.utc).timestamp()
|
||||||
|
symbol = 'xmr'
|
||||||
|
transactions = []
|
||||||
|
pricexmr = []
|
||||||
|
dates = []
|
||||||
|
now_transactions = 0
|
||||||
|
maximum = 0
|
||||||
|
|
||||||
|
coins = Coin.objects.order_by('date').filter(name=symbol)
|
||||||
|
for coin in coins:
|
||||||
|
transactions.append(coin.transactions)
|
||||||
|
now_transactions = coin.transactions
|
||||||
|
if now_transactions > maximum:
|
||||||
|
maximum = now_transactions
|
||||||
|
|
||||||
|
if coin.priceusd > 0.001:
|
||||||
|
pricexmr.append(coin.priceusd)
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else:
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pricexmr.append(0.20)
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coin.date = datetime.datetime.strftime(coin.date, '%Y-%m-%d')
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dates.append(coin.date)
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now_transactions = int(now_transactions)
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maximum = int(maximum)
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n = 180
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median_long = pd.Series(transactions).rolling(window=n).mean().iloc[n-1:].values
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||||||
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m_long = []
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||||||
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for i in range(n):
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||||||
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m_long.append(0)
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||||||
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for item in median_long:
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||||||
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m_long.append(float(item))
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||||||
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n = 1
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median_short = pd.Series(transactions).rolling(window=n).mean().iloc[n-1:].values
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||||||
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m_short = []
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||||||
|
for i in range(n):
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||||||
|
m_short.append(0)
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||||||
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for item in median_short:
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||||||
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m_short.append(float(item))
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||||||
|
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||||||
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n = 180
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||||||
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median_long_price = pd.Series(pricexmr).rolling(window=n).mean().iloc[n-1:].values
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||||||
|
m_long_price = []
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||||||
|
for i in range(n):
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||||||
|
m_long_price.append(0)
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||||||
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for item in median_long_price:
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|
m_long_price.append(float(item))
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||||||
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n = 3
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median_short_price = pd.Series(pricexmr).rolling(window=n).mean().iloc[n-1:].values
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m_short_price = []
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||||||
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for i in range(n):
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||||||
|
m_short_price.append(0)
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||||||
|
for item in median_short_price:
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||||||
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m_short_price.append(float(item))
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||||||
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deviation_percentage = []
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||||||
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deviation_price = []
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||||||
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for count in range(0, len(m_short)):
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if float(m_long[count]) < 0.001 or float(m_long_price[count]) < 0.001:
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||||||
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deviation_price.append('')
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||||||
|
deviation_percentage.append('')
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||||||
|
else:
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||||||
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deviation_price.append((float(m_short_price[count])-float(m_long_price[count]))/(1))
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||||||
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deviation_percentage.append(100*(float(m_short_price[count])-float(m_long_price[count]))/(float(m_long_price[count])))
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||||||
|
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||||||
|
dt = 'deviation_tx.html ' + locale.format('%.2f', datetime.datetime.now(timezone.utc).timestamp() - dt, grouping=True)+' seconds'
|
||||||
|
print(dt)
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||||||
|
context = {'m_long_price': m_long_price, 'deviation_percentage': deviation_percentage, 'deviation_price': deviation_price, 'transactions': transactions, 'dates': dates, 'maximum': maximum, 'now_transactions': now_transactions, 'pricexmr': pricexmr}
|
||||||
|
return render(request, 'monerojnet/deviation_tx.html', context)
|
||||||
|
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||||||
def percentage(request):
|
def percentage(request):
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||||||
dt = datetime.datetime.now(timezone.utc).timestamp()
|
dt = datetime.datetime.now(timezone.utc).timestamp()
|
||||||
data = DailyData.objects.order_by('date')
|
data = DailyData.objects.order_by('date')
|
||||||
|
|
@ -3239,9 +3361,6 @@ def sfmodel(request):
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update = True
|
update = True
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||||||
symbol = 'xmr'
|
symbol = 'xmr'
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||||||
coins = Coin.objects.filter(name=symbol).order_by('date')
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for coin in coins:
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print(coin.date)
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||||||
today = datetime.datetime.strftime(date.today(), '%Y-%m-%d')
|
today = datetime.datetime.strftime(date.today(), '%Y-%m-%d')
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||||||
yesterday = date.today() - timedelta(1)
|
yesterday = date.today() - timedelta(1)
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